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內(nèi)容簡介

　　非線性自適應(yīng)濾波技術(shù)是非線性自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)設(shè)計和應(yīng)用的基礎(chǔ)，針對當前非線性自適應(yīng)濾波器采用梯度下降算法所帶來的收斂速度慢，容易陷入局部極點的缺陷，本文提出并推導了限定記憶極限學習機算法，該算法不僅能夠避免梯度下降算法的缺陷而且能夠克服“數(shù)據(jù)飽和”問題，是一種優(yōu)秀的非線性對象建模和逆建模方法。

作者簡介

　　王萬召，男，1972年10月出生，河南葉縣人，博士研究生畢業(yè)，副教授。 2002年9月至2005年6月于華北電力大學（北京）自動化系控制理論與控制工程專業(yè)攻讀碩士學位，獲工學碩士學位；2010年9月至2015年1月在鄭州大學電氣工程學院攻讀博士學位，獲工學博士學位；2005年6月至今于河南城建學院能源與建筑環(huán)境工程學院從事教學科研工作。教學和科研是高校教師工作任務(wù)的兩大主題，教學是基礎(chǔ)，科研工作促進教學水平的提高，我根據(jù)自身實際，確定智能控制與熱工過程自動控制為研究方向，積極參加科研工作，任現(xiàn)職以來，主持或參與完成省級科研項目3項；發(fā)表論文20余篇，其中EI收錄5篇，中文核心期刊16篇；獲得國家發(fā)明專利1項，新型實用專利4項。

圖書目錄

1 緒論 1
1.1研究的背景和意義 1
1.2 相關(guān)領(lǐng)域研究概述 2
1.3 自適應(yīng)逆控制研究概述 8
1.4 主要工作及內(nèi)容安排 12
2 限定記憶極限學習機 15
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識 15
2.2 基本ELM算法 20
2.3 增長記憶極限學習機算法 24
2.4 限定記憶極限學習機算法 28
2.5 仿真實驗及分析 33
2.6 小結(jié) 36
3 基于AF-DE混合優(yōu)化的極限學習機 37
3.1 極限學習機優(yōu)化問題 37
3.2 人工魚群算法 40
3.3 差分進化算法 41
3.4人工魚群差分進化混合優(yōu)化算法 42
3.5 基于AF-DE混合優(yōu)化算法的極限學習機 45
3.6小結(jié) 49
4 基于極限學習機的非線性系統(tǒng)建模與逆建模 50
4.1非線性系統(tǒng)模型辨識 50
4.2基于ELM的非線性系統(tǒng)建模 52
4.3非線性系統(tǒng)在線建模仿真實驗 56
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)逆建模 61
4.5 非線性系統(tǒng)在線逆建模仿真研究 64
4.6小結(jié) 68
5 非線性自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 69
5.1 自適應(yīng)逆控制基本原理 69
5.2 非線性RMELM-BPTM自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 70
5.3 非線性RMELM-FEL自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 85
5.4小結(jié) 92
6 汽輪機轉(zhuǎn)速自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)研究 93
6.1 汽輪機轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)綜述 93
6.2 汽輪機轉(zhuǎn)速自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 94
6.3 仿真實驗及分析 101
6.4 小結(jié) 103
7 總結(jié)與展望 105